CPO de LinkedIn: Construimos Agentes de Confianza, Crecimiento, Investigación y Análisis - Esto es lo que Aprendimos

Perspectiva

Este es Tomer Cohen - histórico CPO de LinkedIn - explicando un experimento radical sobre cómo se construye el producto. Han eliminado su programa APM, creado una ruta de carrera “full-stack builder”, y construido agentes internos personalizados que ya están cambiando cómo operan los equipos.

“El 70% de las competencias laborales cambiarán para 2030.” LinkedIn tiene datos únicos del mercado laboral. Los trabajos con mayor crecimiento son 70%+ diferentes de la lista del año pasado. El ritmo de cambio ahora supera el ritmo de respuesta. Las organizaciones de producto tradicionales - con sus 15 pasos de revisión, múltiples funciones especializadas, y procesos complejos - simplemente no pueden mantener el ritmo.

El modelo full-stack builder: Tomar un constructor desde la idea hasta el lanzamiento, independientemente de su función original. Enfatizar cinco rasgos humanos: visión, empatía, comunicación, creatividad y juicio. Automatizar todo lo demás. La analogía: los SEALs de la Armada entrenados en múltiples áreas, especializados en la misión, operando en pequeños pods ágiles.

Las herramientas de IA estándar no funcionan. No puedes simplemente traer Cursor o Figma a la base de código de LinkedIn y esperar que razonen bien. Tuvieron que construir una capa de plataforma, rediseñar componentes para que la IA los entendiera, y trabajar en “modo alfa” con las empresas de herramientas. Cada equipo se inclinó hacia herramientas diferentes - algunos prefieren Figma, otros Subframe, otros Magic Patterns - creando desafíos de convergencia.

Los agentes internos son impresionantes. Trust Agent ejecuta especificaciones a través de vectores de riesgo; encontró todos los problemas originales más huecos que habían perdido durante años en la característica “Open to Work”. Growth Agent contiene todos sus bucles únicos, embudos, y pruebas anteriores; ahora UX Research lo usa para priorizar oportunidades. Research Agent está entrenado en personas más toda la investigación histórica y tickets de soporte. Analyst Agent permite a cualquiera consultar el gráfico de LinkedIn sin SQL.

El jefe de oficio construye su propio agente. Cada experto de dominio está construyendo el agente para su función. El equipo de confianza construyó el agente de confianza. Esto asegura contexto, no solo capacidades genéricas.

Puntos Clave

• Cambio del 70% de competencias para 2030 - Datos del mercado laboral de LinkedIn; el trabajo cambia quieras o no
• Full-stack builder - De idea a lanzamiento independientemente de la función; nueva ruta de carrera en LinkedIn
• Cinco rasgos humanos - Visión, empatía, comunicación, creatividad, juicio; automatizar el resto
• Pods SEAL de la Armada - Entrenados en múltiples áreas, especializados en misión, pequeños y ágiles
• Las herramientas estándar fallan - Debe construir capa de plataforma para que la IA razone sobre la base de código
• Trust Agent - Ejecuta especificaciones a través de vectores de riesgo; encontró viejos huecos en “Open to Work”
• Growth Agent - Todos los bucles, embudos, pruebas; UXR lo usa ahora para priorización
• Research Agent - Entrenado en personas + toda la investigación histórica + tickets de soporte
• Analyst Agent - Consulta el gráfico de LinkedIn sin SQL
• El jefe de oficio construye agente - Expertos de dominio crean el agente de su función

Panorama General

LinkedIn tiene datos únicos del mercado laboral mostrando que el 70% de las competencias laborales cambiarán para 2030. Su respuesta: eliminar la organización de producto tradicional, crear “constructores full-stack” que vayan de idea a lanzamiento independientemente de la función, y hacer que cada experto de dominio construya el agente de IA para su disciplina. La función especializada se está disolviendo.